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Spark的误解-不仅spark是内存计算,hadoop也是内存计算

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性。请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说。那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率。而hadoop由于本身的模型特点,多个任务之间数据通信是必须借助硬盘落地的。那么spark的特点就是数据交互不会走硬盘。只能说多个任务的数据交互不走硬盘,但是sprk的shuffle过程和hadoop一样仍然必须走硬盘的。 本文是翻译的出处 https://0x0fff.com/spark-misconceptions/。 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/7197420.html 微信:intsmaze 避免微信回复重复咨询问题,技术咨询请...

## Spark作业性能调优总结

Spark作业性能调优总结 前段时间在集群上运行Spark作业,但是发现作业运行到某个stage之后就卡住了,之后也不再有日志输出。于是开始着手对作业进行调优,下面是遇到的问题和解决过程: 运行时错误 Out Of Memory: Java heap space / GC overhead limit exceeded 使用yarn logs -applicationId=appliation_xxx_xxx 命令查看Yarn收集的各个Executor的日志。 可以发现OOM的错误,以及一些retry 或waiting timeout的错误。这是因为发生Full GC时会造成stop-the-world,应用暂停运行等待垃圾回收结束。 Java heap space是指堆内存空间不足,而GC overhead limit exeeded是Hotspot VM 1.6的一个策略,通过统计GC时间来预测是否要OOM了,提前抛出异常,防止OOM发生。Sun官方给出的定义是“并行/并发回收器在GC回收时间过长会抛出OutOfMemory。过长的定义是,超过98%的时间用来做GC并且回收了不到2...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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